本文關(guān)鍵詞：目標(biāo)跟蹤中粒子濾波算法的研究

  更多相關(guān)文章： 目標(biāo)跟蹤 粒子濾波 重 樣 值線性 組 交 式多模型

【摘要】：目標(biāo)跟蹤無論在軍領(lǐng)域是民用領(lǐng)域都著極廣泛的應(yīng)用,因直是科學(xué)研的個(gè)熱點(diǎn)目標(biāo)跟蹤包括大關(guān)鍵要素建立準(zhǔn)確的跟蹤模型和設(shè)計(jì)精準(zhǔn)的跟蹤算法在貝濾波框架,粒子濾波算法可將目標(biāo)跟蹤問題轉(zhuǎn)貝估計(jì)問題,通過使用系統(tǒng)中所的測數(shù)據(jù)來遞估計(jì)狀態(tài)的驗(yàn)概率密度函數(shù),而獲得目標(biāo)狀態(tài)的最估計(jì)統(tǒng)的濾波算法相比,粒子濾波算法系統(tǒng)線性系統(tǒng)維數(shù)和噪聲布的限制,可更效地處理目標(biāo)跟蹤中的狀態(tài)估計(jì)問題,因在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用著科的發(fā)展,目標(biāo)的機(jī)性來,而交式多模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)健性好跟蹤精度高等特點(diǎn),可對目標(biāo)的狀態(tài)行準(zhǔn)確地述因,可將粒子濾波算法交式多模型行結(jié)應(yīng)用在機(jī)目標(biāo)跟蹤中,而提高目標(biāo)跟蹤的精度本文要作點(diǎn)第,在對標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法和統(tǒng)重樣算法行研的礎(chǔ),提出了種于重樣改的粒子濾波算法算法在濾波過程中入了預(yù)處理和值線性組方法預(yù)處理過程通過使用粒子對的均值小值粒子并增大值,將小值粒子向高似然移,過程可小粒子間的值方差提高效粒子數(shù)目少行重樣的次數(shù),在定程度保證粒子的多樣性,提高狀態(tài)估計(jì)的性能通過對重樣前的部粒子行值線性組,增了重樣過程中被復(fù)制的粒子數(shù),緩解了粒子多樣性喪失的問題,提高了狀態(tài)估計(jì)性能,并通過仿真驗(yàn)證明了算法的效性第,將改的粒子濾波算法交式多模型結(jié)得到改的粒子濾波交式多模型算法,并通過個(gè)應(yīng)用場景驗(yàn)證了算法的效性
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)跟蹤 粒子濾波 重 樣 值線性 組 交 式多模型
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研的背景意9-10
• 1.2 內(nèi)外研狀發(fā)展10-13
• 1.2.1 粒子濾波算法的研展10-11
• 1.2.2 交式多模型的研展11-13
• 1.3 論文要作章節(jié)排13-15
• 第二章 目標(biāo)跟蹤模型15-25
• 2.1 CV模型15-16
• 2.2 CA模型16
• 2.3 CT模型16-17
• 2.4 交式多模型17-20
• 2.5 仿真析比較20-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第三章 目標(biāo)跟蹤常用濾波算法研25-41
• 3.1 爾曼濾波算法25-26
• 3.2 擴(kuò)展?fàn)柭鼮V波算法26-28
• 3.3 粒子濾波算法28-37
• 3.3.1 貝濾波28-30
• 3.3.2 蒙特洛方法30
• 3.3.3 重要性樣30-32
• 3.3.4 序貫重要性樣32-34
• 3.3.5 重樣算法34-35
• 3.3.6 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法35-37
• 3.4 仿真析比較37-39
• 3.4.1 爾曼濾波算法的仿真析37
• 3.4.2 擴(kuò)展?fàn)柭鼮V波算法和粒子濾波算法的仿真析37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 于重樣改的粒子濾波算法41-55
• 4.1 統(tǒng)重樣算法41-45
• 4.1.1 多項(xiàng)式重樣算法41-42
• 4.1.2 層重樣算法42-43
• 4.1.3 系統(tǒng)重樣算法43
• 4.1.4 差重樣算法43-44
• 4.1.5 統(tǒng)重樣算法的仿真析44-45
• 4.2 于重樣改的粒子濾波算法45-54
• 4.2.1 算法述45-47
• 4.2.2 算法評47-51
• 4.2.3 仿真析51-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第五章 改的粒子濾波算法在機(jī)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用55-65
• 5.1 改的粒子濾波-交 式多模型算法研55-59
• 5.1.1 粒子濾波-交 式多模型算法55-58
• 5.1.2 改的粒子濾波-交 式多模型算法IRPF-IMM58-59
• 5.2 IRPF-IMM算法在機(jī) 目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用59-64
• 5.3 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-73
• 攻學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄73

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本文編號：912229